数据分析负责人

1. 01

   集团级指标治理体系建设

2. 01

   统筹设计集团统一的指标分层架构（集团级→业务域级→场景级），建立指标定义、口径、计算逻辑的标准化规范；

3. 02

   推动指标全生命周期管理（定义→开发→发布→监控→下线），建设指标元数据管理与血缘追踪机制；

4. 03

   搭建指标质量监控体系，治理指标口径不一致、重复建设、数据孤岛等痼疾，确保"一指标一口径"；

5. 04

   协同数据中台/数据工程团队，推动指标管理平台的建设与迭代，实现指标的标准化生产与消费。

6. 06

   数分及商分团队能力建设

7. 01

   负责数据分析及商业分析团队的整体规划、梯队搭建与日常管理；

8. 02

   建立团队分层能力模型，制定系统性培训与成长路径，推动分析方法论标准化（归因分析、漏斗分析、用户生命周期分析、AB实验等）；

9. 03

   搭建可复用的分析框架与模板库，沉淀行业最佳实践，提升团队整体产出效率与质量；

10. 04

    推动数据文化在组织内部的渗透，提升各业务线的数据素养与自助分析能力。

11. 11

    高业务感知的分析报告输出

12. 01

    深入理解业务战略与运营逻辑，围绕销售、用户运营、供应链、售后等核心业务场景，输出有深度、有洞察、可直接驱动行动的分析报告；

13. 02

    主导集团经营分析体系的搭建，包含经营驾驶舱、月度/季度经营复盘、专题深度分析等；

14. 03

    建立异动归因与智能预警机制，从"事后报告"向"事前预警、事中干预"转变；

15. 04

    确保分析结论能够有效触达管理层与业务决策者，推动数据驱动的业务闭环落地。

16. 16

    AI for BI 产品落地

17. 01

    主导AI赋能BI的产品规划与落地路线图，探索大模型/智能分析技术在自助取数、智能报表、自然语言查询（NL2SQL）、智能归因、自动化报告生成等场景中的应用；

18. 02

    与产品、工程团队协同，推动AI for BI产品的设计、开发、测试与上线，并持续迭代；

19. 03

    跟踪前沿AI技术（如Agent、RAG、多模态分析等），评估其在企业数据分析场景中的适用性并推动试点；

20. 04

    建立AI for BI产品的效果评估体系，量化智能化带来的效率提升与业务价值。

教育背景： - 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学、经济学、信息管理等相关专业优先。 经验要求： - 8年以上数据分析 / 商业分析 / 数据产品相关工作经验； - 3年以上团队管理经验，具备从0到1搭建或重构分析体系的经历； - 有汽车行业（主机厂 / 出行 / 智能网联 / 新能源）或大型制造业数据经验者优先。 核心技能：

1. 01

   精通SQL，熟练使用Python/R进行数据处理与分析建模；

2. 02

   熟悉主流BI平台（Tableau / Power BI / FineBI / QuickBI等），有平台选型与推广经验；

3. 03

   具备指标体系设计与治理实操经验，熟悉数据标准管理、元数据管理、数据血缘等；

4. 04

   了解大模型在数据分析领域的应用（NL2SQL、智能归因、自动化报告等），有落地经验者优先；

5. 05

   了解Hive / Spark / Flink等大数据技术栈，能与数据工程团队高效协作。 软性能力：

6. 01

   出色的业务理解力与商业敏感度，能将业务目标转化为可量化的数据方案；

7. 02

   强跨部门协同能力，能推动多方共识并驱动项目落地；

8. 03

   优秀的沟通表达能力，能向高管层清晰呈现分析洞察与战略建议；

9. 04

   结果导向，具备强推动力与抗压能力。

【加分项】

1. 01

   有主机厂集团级数据治理 / 指标治理项目的统筹经验；

2. 02

   有AI for BI或智能分析产品从规划到上线的完整落地经验；

3. 03

   有数据中台 / 指标管理平台 / 元数据管理平台的建设经验；

4. 04

   熟悉汽车行业核心数据（销售漏斗、用户生命周期、车联网数据、售后维保等）；

5. 05

   有AB实验平台建设与因果推断实践经验